CNC ile işlenmiş görüntülerin görsel algılama özellikleri, renk özelliklerini, doku özelliklerini, uzamsal ilişki özelliklerini ve şekil özelliklerini içerir. Renk özellikleri, görüntü piksellerine ait tüm özellikleri temel alır. Doku özellikleri, birden çok piksel içeren bir alanda istatistiksel olarak hesaplanır. Uzamsal ilişki, bir görüntüdeki birden çok nesne arasındaki uzamsal konum veya göreli yönelim ilişkisini ifade eder. Şekil özelliği, iş parçası üzerinde belirli topoloji ilişkisine sahip bir dizi geometrik elemandan (noktalar, çizgiler, yüzeyler) oluşan belirli bir şekli ifade eder. Nesnelerin önemli görsel bilgileri olarak şekil özellikleri, nesnelerin kararlı öznitelik temsilleridir.
Farklı görsel özellikler arasındaki karşılaştırmaya ve yukarıdaki dinamik kıyaslama analizine göre, şekil özelliği dinamik kıyaslamanın özelliklerine uygundur, bu nedenle şekil özelliği görsel özelliği olarak seçilir. Genel olarak şekil özellikleri, şekil tabanlı kontur özellikleri ve köşeler, kenarlar, düz çizgiler, eğriler ve bölgeler dahil olmak üzere şekil tabanlı bölge özellikleri olarak temsil edilebilir. Kenarda girişim varsa, kenar özelliği çıkarımını etkileyecek çok sayıda yanlış kenar noktası oluşturulacaktır. Bu zamanda uygun bir görüntü işleme algoritması bulmak çok önemlidir.
Uygunluk Analizi ve Özellik Çıkarma Yöntemi CNC işleme sürecinde, işleme referansı iş parçasının köşesi olduğunda görsel görüntüde köşe noktaları şeklinde görünür. Görüntü köşesi görsel algılama algoritmaları arasında, Harris algoritması, Susan algoritması, FAST algoritması ve SURF algoritması dahil olmak üzere, şablon tabanlı yöntem en yaygın kullanılanıdır.
Bunların arasında, Susan algoritması gürültüye karşı iyi bir sağlamlığa sahiptir ve ayrıca ışık yoğunluğu değişimi ve dönüş değişmezliği değişmezliğine sahiptir. Çok az parametre kullanır, bu nedenle daha az hesaplama ve depolama gerektirir. Bu nedenle, köşe koordinatlarını, yani dinamik referansın konumunu çıkarmak için Susan algoritması kullanılır.
İşleme referansı döner yüzeyin ekseni veya merkez çizgisi olduğunda, görsel görüntüde dairenin merkezi olarak görünür, ancak dairenin merkezi gerçek değildir, bu nedenle görsel özelliklerinin çıkarılması, kenarın çıkarılmasını içerir. daire ve eğri uydurma. Merkez koordinatlarının alınması, işleme dinamik referans konumudur. Yaygın olarak kullanılan kenar çıkarma operatörleri arasında Canny operatörü, tek piksel kenar için diğer kenar algılama operatörlerinden daha yüksek konumlandırma doğruluğuna ve daha iyi anti-gürültü kabiliyetine sahiptir.
